CRISP：子句重构的可解释神经符号框架
原文标题：CRISP: A Framework for Clause-Reconstructed Interpretable NeuroSymbolic Propositions
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论文提出 CRISP 框架，将二值神经教师模型的末层激活向量重构为 Tsetlin Machine 子句，从而给出从命名输入阈值到命名教师神经元的符号化追踪。在多个图像基准上验证，四分之一一位布尔化在 SVHN 上取得 87.52% 的重构保真度。
- 问题
- 深度网络决策证据藏在隐层激活里，难以审计。
- 方法
- CRISP 将二值神经教师末层激活向量符号二值化，用 Tsetlin Machine 子句重构出从输入阈值到神经元的符号追踪。
- 结果
- SVHN 上四分之一一位布尔化重构保真度 87.52%，FMNIST 上重构 LLAV 保留 78.41% 教师头准确率。
- 影响
- 为需要可解释/可审计的视觉模型提供把黑盒激活转成显式规则的路径，便于合规与调试。
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